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Meta 重磅提出「神经计算机」：模型即电脑
Meta AI和KAUST提出「神经计算机」概念，目标是让神经网络承担计算、内存、输入输出。论文给出完整框架并做原型验证，虽当前原型距目标差距大，但提出问题和定义框架意义重大。
分布式事务：共识之外，分布式系统状态管理的另一大基石
文章深入探讨分布式系统中“共识”与“事务”的区别与协同，介绍分布式事务的应用场景、实现范式、隔离级别，还阐述 MVCC 机制及其在并发控制、版本存储等方面的应用，最后调研业界数据库产品的事务实现。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来，Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE)，可实现 Harness 自动优化。实验中，AHE 让 GPT - 5.4 分数提升，适配 GPT - 5.5 后排名全球第三，且有良好泛化能力。
基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。
图像编辑模型不止生成：BIGAI&上交大提出EAR范式，系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。
模型合体！上交&上海AI Lab&华师提出LED-Merging，拒绝「能力」与「安全」二选一
上海人工智能实验室等团队提出LED - Merging解决模型融合“安全 - 效用冲突”问题。该方法无需训练，像“神经元手术刀”，不牺牲专业能力还提升安全性，论文已被ACL 2025 Main Conference接收。
ACL 2025｜为什么你设计的 Prompt 会成功？新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。
AI 正在毁掉开源：从“协作圣地”到“垃圾洪水”，维护者士气跌至谷底，开始集体掀桌
AI Slop正破坏开源开发中维护者与贡献者的社会契约，贡献数量使系统不堪重负。文章探讨AI Slop时代开源现状、维护者应对方式，还提及基金会政策、极端选项、激励问题，并给出最终建议。
Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践，阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台，针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案，还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。
宇宙尺度压缩：Scaling Law的边界，柏拉图表征收敛于物质和信息交汇，解决P与NP问题，Simulation假说……
超对称公司在BigBang - Proton实现跨尺度跨结构科学多任务学习，提出宇宙尺度压缩构想。文章论证其科学基础、工程可行性与意义，探讨Scaling Law边界，还给出宇宙尺度压缩计划和相关假设。